技術特征：

1.一種基于改進swo優(yōu)化vmd-kpca算法的紫外光譜去噪方法，其特征在于包括以下步驟：

技術總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于改進SWO優(yōu)化VMD?KPCA算法的紫外光譜去噪方法，首先將光譜信號作為輸入導入到改進的SWO算法(ISWO),算法根據(jù)適應度函數(shù)輸出VMD的最優(yōu)參數(shù)組合；設置變分模態(tài)分解最優(yōu)參數(shù)進行信號分解,得到本征模態(tài)函數(shù)IMF并使用KPCA對每個IMF進行特征提??；利用方差貢獻率VCR區(qū)分IMF篩選出有效信號，最后對有效信號分量重構(gòu),最終得到去噪后的紫外可見吸收光譜信號。本發(fā)明的有益效果是：通過改進的SWO算法，能夠自適應選擇最優(yōu)的KPCA和VMD參數(shù)，提高去噪效果；結(jié)合KPCA和VMD的優(yōu)點，能夠有效分離信號和噪聲，提高光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量，優(yōu)化后的算法具有較好的收斂速度，降低了計算復雜度，適用于大規(guī)模光譜數(shù)據(jù)的處理。

技術研發(fā)人員：徐磊,徐洋,謝婷,孫旭東,張維冰
受保護的技術使用者：中科沃業(yè)江蘇生物有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/19